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2021年4月19日,上海车展上一位特斯拉车主身穿“刹车失灵”白T恤站上车顶 *** 。特斯拉方坚称,刹车未失灵,对方搞事情。紧接着,网络媒体上掀起了一场阵容浩荡的“讨特”运动。

民众舆论迅速聚焦到一个点:行驶数据。

三天后,特斯拉对外宣布了车辆事故发生前一分钟的数据。数据显示,刹车前车辆时速为118.5千米每小时,驾驶员刹车后车辆延续降速,时速降至48.5千米每小时时发生碰撞。从第一次刹车到碰撞距离时间约为4.5秒左右。

数据宣布后,吃瓜群众逐渐散去,热度迅速滑坡。然则,车主家族指责特斯拉侵略小我私人隐私权,要求打消数据。同时,一些人质疑,特斯拉可能修悔改数据。

这起特斯拉 *** 事宜终于把数字经济的要害问题推到了前台:数据的产权界定、隐私珍爱以及风险羁系。本文从经济学的角度剖析大数据时代的数据产权及羁系问题。

本文逻辑

一、数据产权界定

二、数据资源设置

三、数据风险羁系

01 数据产权界定

在之前的反垄断事宜上,我写过几篇文章指出,互联网平台垄断的要害问题,不是市场支配职位和巨额津贴,也不是资源泛滥和无序扩张,而是垄断和滥用私人数据。

我曾在《蚂蚁的野心》中指出:“若是小我私人数据的产权无法私有化,那么将钱币刊行权交给大数据银行那是灾难性的。”大数据杀熟、信息茧房以及网络信贷问题,基本上是私人数据被平台垄断和滥用。现在,无人驾驶汽车的数据问题似乎加倍迫切――直接关系到驾驶生命平安以及事故责任的认定。

数据产权到底归谁?

第一类信息是从公共信息中网络的数据。

有人以为,数据自己是公共资源,根据“谁付钱归谁”的原则,互联网平台破费了成本搜集、储存和维护大数据,大数据的产权归属应当是平台。根据这种看法,特斯拉的车辆行驶数据的产权不归车主,而归特斯拉。

在大千天下中,宇宙中的火星、蹊径上行驶的汽车和全球盛行的新冠病毒,都是一种信息的存在。这些信息是无主的公共信息。然则被网络的信息是有主的资源,谁为搜集的数据支付成本,数据的产权就归谁。值得注重的是,公共信息与被网络的数据是两个观点。事实上,每小我私人都在想方想法地网络更多更有用的公共信息,然后做出响应的决议。许多公司会将大量的市场信息形成有用的数据统计,股票生意员天天搜集大量的价钱信息及行业信息。科斯表达的是帕累托最优而非产权界定,这种产权的界定原则在美王法与经济学家波斯纳的《执法的经济学剖析》中有详细叙述。

然则,这里有个条件,所网络的信息必须是公共信息,而非私人信息。作甚公共信息?第一空间上是公共的。好比,你可以在大街上统计若干人穿耐克鞋,然则不能侵入私人家庭窥探。你可以在股票市场上统计量价信息,但不能侵入私人账户窃守信息。第二工具上是公共的。好比,你可以统计若干男子或女人进店,然则不能跟踪 *** 某个客户或每一个客户的购置行为。为什么私人空间和私人工具上的数据网络是不正当的?由于私人空间和私人工具具有产权归属,好比私宅和隐私权。这些数据,即即是破费成本获取的,也是不正当的,属于对他人的产权组成损害。

第二类信息是因生意及服务需要而提供的小我私人数据,如小我私人身份证、联系方式等。所谓生意及服务“需要”,主要是为了降低生意用度。好比,双方提供身份证、营业执照有助于降低信托成本。又如,住旅店挂号身份证,乘坐飞机过安检检查包裹,都是为了降低生意风险。

以是,生意者会“让渡”出部门小我私人信息(权益)以降低生意风险,或换取公共平安。但有人误以为小我私人信息在这次生意中也被生意出去。着实不是,这些信息的产权依然是小我私人,产权没有发生转变。小我私人之以是提供信息,是为了促进生意,降低风险。对方以及任何小我私人,未经当事人允许不得占有和使用他人数据。这一点是明确的,好比我们在签署条约附小我私人身份证复印件都市注明“仅限于本合约”或“复印无效”。这么做的目的是防止小我私人信息被滥用。

第三类信息是因生意及服务而发生的数据,好比生意价钱、生意数目、付款周期及合约信息。这类信息的归属权在生意双方,由双方协商是否果然生意价钱及合约信息。在一些生意中,双方约定不果然价钱。通常,为了降低生意成本,许多人愿意果然价钱,但不果然生意小我私人信息。好比,深圳用指导价调控楼市后,生意价钱迅速消逝,给生意带来未便。又如股票生意市场,我们可以看到每一笔生意的价钱,然则无法知晓生意工具及更多小我私人信息。然则,生意所为何要求大宗生意果然信息?原理与上面类似,为了降低大宗生意的风险,制止内幕生意,上市公司及大宗生意工具需要做到信息果然。这相当于果然部门信息来促进生意。

以智能驾驶汽车为例。特斯拉的优势是拥有几百万台汽车天天在蹊径上行驶,它可以获得大量真实的行驶数据来提高它的智能驾驶手艺。哪些数据该网络,哪些数据不应网络?数据的产权归谁?

特斯拉可以通过外部摄像头和传感器网络外部公共信息,好比识别蹊径上的行人、汽车、红绿灯、危险物等。这些针对外部公共信息网络的数据归属于特斯拉。无人驾驶系统正是通过对外部信息的网络、识别及处置,然后做出驾驶决议,从而提高平安性。若是车主危险变道和跟车太近,特斯拉辅助驾驶系统都市报警,若是车主没有接纳措施,该系统会强行干预。

斯坦福教授吴恩达曾在谷歌无人驾驶汽车项目中确立人工神经网络。这个网络具备深度学习的功效,它在YouTube上看一周的视频后,可以自主学习识别哪些是猫的视频。这个手艺若是运用到无人驾驶汽车上,可以用来识别车辆前面的物体是猫照样小孩,辅助无人驾驶系统执行合理避让。

然则,无人驾驶汽车不能在未经车主允许的情形下对内实行监控,网络车主的小我私人行车数据。车主的小我私人行车数据,包罗行车里程、行车位置、行车速率、刹车次数、变道次数、乘坐人数、车内对话、交通事故、违章次数、调养维修、驾驶习惯等等。

不外,其中有些小我私人信息,因生意及服务需要而需要向汽车厂商提供,好比对行车速率、发念头、平安带、油量电量的监控数据。汽车在生意竣事后,服务才刚刚最先,汽车厂商对汽车平安负有一定的责任,对需要的行车速率、发念头平安等数据举行监控,并起到提醒作用。现在,对这些平安数据的监控已是汽车产物质量尺度。

智能驾驶汽车对数据的依赖性更大。无人驾驶或辅助驾驶,不仅需要外部数据,还需要大量的小我私人行驶数据。好比,辅助驾驶系统接纳紧要避让,必须连系那时行驶的车速来判断。又如,辅助驾驶系统会剖析车主的不良驾驶习惯并加以提醒和纠正。而这些都依赖于对小我私人行驶数据的监控、搜集及处置。

问题来了,哪些是因生意及服务需要而提供的小我私人信息?车内对话、乘坐人数、小我私人肖像不属于生意及服务“需要”。不外,美国联邦通讯委员会允许特斯拉及五家公司使用雷达传感器,在可疑流动发生时对车内职员及环境举行监控。

除了通俗汽车涉及的平安数据外,智能驾驶“需要”数据或笼罩行车里程、行车位置、行车速率、刹车次数、变道次数、交通事故、违章信息、调养维修、驾驶习惯等大量数据。

这类数据的产权归属小我私人,但谁来保证不被滥用?

02 数据资源设置

现在大数据时代的问题是,用户因生意及服务需要,“让渡”出了大量的小我私人数据,但又无法确保数据的平安性,甚至还深受其害。

好比网络购物数据。在电子商务平台使用搜索引擎购物,利益是降低了搜索成本,我们不需要天下各地找商家比价。但为此我们“让渡”了大量的小我私人数据。在平台上的搜索数据、浏览数据、讨价还价的数据等等,这些小我私人数据被平台网络,甚至可能运用于大数据杀熟。平台很可能为你量身定制了机票、沙发、电脑等商品的价钱。

许多人将大数据杀熟与价钱歧视混淆,每个商家就统一款产物都可以针对客人差异化订价。大数据杀熟不即是价钱歧视。歧视性订价具有正当性,属于商家的订价计谋。然则,歧视性订价是确立在有限的信息和一致的竞争职位之上,而大数据杀熟是确立在控制、滥用小我私人数据和差异等的竞争职位之上。大数据杀熟被以为是一级价钱歧视。着实,在正常的竞争环境中,歧视性订价不能能做到大数据杀熟。

生意是一个一致博弈的历程,双方都想方想法获取更多的信息从而赢得更强的议价权。在每一笔生意中,双方所赚取的是生意剩余,即以更低的边际效用换取了更高的边际效用,中央的差额就是生意剩余。一旦所有用户的小我私人信息都被平台所掌握,那么生意的天秤向平台倾斜。互联网平台可以最大限度地榨取每一位用户的生意剩余。财富的天秤向人为的信息垄断方倾向,引发家富集中和社会控制。

有人以为用户“让渡”需要的小我私人数据,换取了生意便利。然则,这里不能混淆两个问题:

一是“让渡”需要的小我私人数据,必须是自愿的,用户有知情权。

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互联网平台需见告用户,他们对用户的“足迹”,包罗搜索、浏览、购置、支付等数据举行搜集。对超出“需要”局限的数据监控,用户可选择否决,屏障数据采集。好比,在宜家购物,宜家的空间设计,让客户可以更好的搜索和体验商品。然则,宜家不能因提供了这种便利而监控客户购物行为。宜家只能提供需要的安防监控,并见告客户:公共区域,安防监控。

岂论是线上照样线下,商家都必须见告用户:第一是对生意及服务需要的数据举行监控;第二是用户可选择屏障超出需要局限的数据监控。

二是“让渡”出去的需要数据,其产权也是归属小我私人,且制止被滥用。

若是所有车主的行驶数据由汽车厂商控制,后者又将数据卖给保险公司,效果会怎样?保险公司可以凭证每一个车主的数据量身定制保险方案,赚取最大的生意剩余,而车主则没有任何议价权。这是大数据杀熟。从保险公司角度来看,这是最有利的。然则,这违反了自由市场的一致规则。合理的做法是什么?

若是车辆行驶数据归属小我私人,车主可以使用小我私人的数据举行讨价还价。若是你的平安驾驶数据很好,你可以选择对保险公司果然这个数据,以降低保险公司开出的保费。若是你的平安驾驶数据很糟糕,你定然会隐藏这一数据,制止保险公司抬高保费。数据私有化后,用户才气拿自己的数据去讨价还价,最大限度地获取生意剩余。固然,保险公司也会想方想法去挖掘更多关于你的信息。这就是正常的市场博弈,也是经济增进的动力,而不是所谓的逆向选择。

以是,数据产权界定,数据才气获得有用设置和羁系。用户也可以将自己的数据生意出去,固然生意也是有规则的生意。这样真正的数据生意市场才气形成。

现在的问题是互联网平台使用集中化数据库搜集和存储用户数据。手艺创新正在打开这个逆境。一些漫衍式网络不再集中存储用户数据,并实行端对端加密。除了端对端外,平台及任何第三方都无法获得详细数据。然则,无人驾驶级其余数据处置对漫衍式网络的效率是一个伟大的挑战。同时,漫衍式网络容易遭受双花攻击,将加大无人驾驶系统的风险。

特斯拉 *** 事宜凸显了数据羁系的滞后性。当特斯拉宣布行车数据后,一些人质疑数据的客观性。数据是否被修改?

小我私人行车数据的产权不明确,特斯拉陷入两难:不宣布数据,则涉嫌掩饰真相;宣布数据,则可能涉嫌侵略隐私。这个事宜最后上升为公共舆论事宜,消除民众疑虑最好的设施也就是果然行使数据。若是明确行驶数据归属小我私人所有,车主可向特斯拉调取行车数据,或者特斯拉经由车主赞成宣布行车数据。在整个 *** 事宜中,羁系部门应该施展更大的作用。羁系部门具备执法资格,向特斯拉调取车主的行车数据。同时,为了制止侵略小我私人隐私,由羁系部门对外宣布响应的数据。

从特斯拉 *** 事宜可以看出,未来的智能驾驶汽车,行驶数据是厘清事故责任的要害。已往,我们通过检测刹车硬件来判断刹车是否失灵。现在,汽车最先由无人驾驶系统干预、接受,刹车是否失灵、是否系统自动加速,只能由数听语言。

在美国,互联网巨头及民众对 *** 调取用户数据极为敏感。推特、苹果公司都曾多次拒绝联邦 *** 的要求。2014年推特公司状告美国联邦 *** ,理由是联邦 *** 强迫他们交出用户数据。最后,推特胜诉。然则,这些社交媒体及科技巨头却因此手握审查权,成为了信息的仲裁者、真理的仲裁者。

社交媒体及科技巨头行使对用户数据的控制给用户体例了一个个信息茧房。这个问题在推特封杀特朗普事宜中为众人所知。现在,行车数据羁系难题或许是一个加倍棘手而明确的问题。未来,越来越多的事故需要通过数据果然来划定责任。

以是,若何羁系行车数据是摆在 *** 眼前的一个难题。在漫衍式手艺尚未成熟之前,第三方数据加密存管或许是一个解决设施。特斯拉等巨头将大数据存放在第三方平台,车主拥有所有权,车主授权给特斯拉无人驾驶系统使用,第三方肩负数据平安责任。 *** 可通过第三方来调取和羁系行车数据。

03 数据风险羁系

若是无人驾驶或辅助驾驶系统干预引发交通事故,汽车厂商需要肩卖力任吗?

好比,我正在驾驶汽车危险变道,辅助驾驶系统识别出车辆正处于危险变道中,迅速强制干预,车辆回到原来车道。而我之以是危险变道,是由于我判断到隔离带劈面车辆将要发生碰撞事故,进而实行紧要逃避。若是辅助驾驶系统没能识别这一信息,强制干预我变道,劈面车辆越过隔离带撞上我车。在这起事故中,若是逆行车辆负全责,然则辅助驾驶系统需不需要肩卖力任?这类的问题在辅助驾驶领域逐渐泛起,好比因识别错误而突然停车。

这就涉及到无人驾驶信托问题。若何才气确立信托?

自由竞争是一个好设施,但要依赖于制度羁系。事故率是判断汽车质量的一个主要指标。然则,若是数据不果然,我们并不清晰哪些事故是辅助驾驶系统造成的。公共部门需要对无人驾驶汽车确立数据尺度。

第一个数据尺度是数据输入尺度。

允许汽车厂商网络哪些需要的车辆行驶数据,如行车里程、行车位置、行车速率、刹车次数、变道次数、交通事故等等。羁系并规范这些数据的用途,这些数据只能运用于提高无人驾驶性能,保障驾驶平安。

第二个数据尺度是驾驶手艺尺度。

无人驾驶的难度是对大量行驶数据的积累及智能化处置。欧洲国家对无人驾驶手艺的现实应用相对郑重。美国政界对无人驾驶汽车尺度博弈猛烈。最先各州对汽车制造商提高了无人驾驶汽车的投放门槛,需要相符75项汽车平安尺度以及积累大量的蹊径测试数据。厥后,联邦 *** 否决了地方的尺度,试图将平安尺度放低。

现在,谷歌无人驾驶车已积累了大量的行驶数据,在已往六年间制造了11起稍微事故。这一效果照样令人知足的。苹果公司在2018年就往加利福尼亚公共蹊径上投放了62辆无人驾驶测试车。

特斯拉的优势是天天都有几百万特拉斯在蹊径上奔跑,无人驾驶系统实时搜集及处置林林总总的真实蹊径数据和平安驾驶数据。这是一个打怪升级的历程,最有助于无人驾驶手艺的提高。

然则,这也是风险最大一种方式。

中国正在掀起新一轮造车盛宴,众多巨头纷纷入局。巨头们急于造车,并不是他们掌握了无人驾驶手艺或者电池手艺,而是试图绕过发念头抢占无人驾驶赛道。什么意思?他们不造汽车,不是由于汽车不能搞无人驾驶,而是内燃机的手艺难度太大。现在,电动车大大降低了造车成本。只管电池续航有限,手艺瓶颈不小,然则只要电动车上路,就有大量的数据输入到无人驾驶系统的“实验室”中。

现在及未来的一段时间是无人驾驶汽车风险系数相对高的阶段。在造车盛宴之下,巨头们纷纷“下饺子”,用真实的蹊径数据和驾驶数据推动无人驾驶的手艺提高,是高效的,也是危险的。

有人以为,汽车厂商不会在手艺不成熟的情形下启动无人驾驶系统或辅助驾驶系统。好比,现在这个阶段使用相对成熟的是自动泊车系统。这只能依赖汽车厂商的声誉机制。但存在两个问题:

一是无人驾驶系统缺乏一整套手艺尺度和参数。

现在,全球无人驾驶处于无尺度的“裸奔”状态。国际没有出台针对这种带有自动驾驶功效的智能汽车检测的尺度规范,中国的检测主要照样针对硬件装备的检测。

好比,无人驾驶汽车必须知足若干项平安尺度才气上路?正如传统汽车的平安碰撞测试,必须知足若干项平安指标。又如,无人驾驶系统必须积累若干测试里程,完成若干平安识别义务,事故率在若干以下,才气上路?若是汽车时速在100千米每小时,前方突然窜出来一只狗或一个小孩,人工驾驶的紧要避让可能是差其余。若是是小孩,驾驶员一样平常会紧要刹车或紧要打偏向逃避。若是是狗,驾驶员可能为了制止翻车而适当刹车或降速。若是无人驾驶手艺不能识别狗和小孩的区别,会接纳一样的避让措施。在上述模拟的事故中,若是无人驾驶系统识别到了对向事故,可能不会阻止我危险变道,或者会接纳加倍合理的避险选择。

二是无人驾驶系统缺乏羁系。

现在,在市场上投放的无人驾驶系统是否平安?辅助驾驶系统是否平安?由于缺乏对无人驾驶手艺的羁系,我们并不清晰,厂商投放使用的新手艺是不是真正过关,比人工驾驶加倍平安。

这次特斯拉 *** 事宜,有人嫌疑背后有多股势力在博弈。抛开势力斗争,这次事宜也算给众人提了一个醒:无人驾驶汽车正在“裸奔”。

以是,无人驾驶手艺的可靠性很要害。而可靠的尺度,正如汽车碰撞测试平安尺度、极冷天气行驶尺度一样,需要公共部门来确立,并施之羁系。

国家手艺尺度的寄义是什么?

回到上述的小我私人数据“让渡”问题。小我私人为何要让渡行车里程、行车位置、行车速率等行驶数据?目的是换取加倍平安可靠的驾驶。然则,若是没有尺度,车主并不清晰数据的“让渡”是否换来了平安。车主可能还会嫌疑,若是人工驾驶,或许不会发生碰撞事故。若是没有手艺尺度,无人驾驶的事故若何认定?若是无人驾驶导致事故,这车算不算不及格,汽车厂商是否需要肩卖力任?

若是公共部门确立了手艺尺度,车主至少明晰,让渡小我私人行驶数据换取了相符尺度的自动驾驶系统。国家尺度的确立,相当于在自由市场中借助国家信用为手艺做背书。其中的寄义,类似于国家的发生,每个公民让渡一部门小我私人权益(如私人刑罚权、纳税义务)来换取公共保障。只管国家这种制度并不完善,但人类现在还没找到更好的替换品。

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